Teleskope, veri güvenliğini, gizliliğini ve uygunluğu büyük ölçekte otomatikleştiren, kuruluşların GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere uymasına ve güvenlik, veri ve mühendislik ekipleri üzerindeki manuel ve operasyon yükünü azaltmasına yardımcı olan bir veri koruma platformunu kullanıma sundu. Şirket, Lerer Hippeau liderliğindeki tohum öncesi fonlamada 2,2 milyon dolar topladı.
Yanlış pozitiflerde boşa harcanan değerli zaman nedeniyle genellikle uyarı yorgunluğuna neden olan tipik Veri Güvenliği Duruş Yönetimi (DSPM) yaklaşımlarının aksine, Teleskope daha yüksek doğrulukla eyleme dönüştürülebilir öngörüler sağlamak için yapay zeka (AI) – özellikle büyük dil modelleri (LLM) kullanır. Şirketin veri koruma yazılımı, mühendislere güvenliği kaynağında otomatikleştirme yeteneği vererek, mevcut iş akışları ve geliştirici ardışık düzenleriyle entegre olur.
Teleskope, yanlış pozitifleri en aza indirerek ve veriler etrafında bağlam sağlayarak, kuruluşların gerçek güvenlik açıklarına odaklanmalarını sağlar – güvenlik ve gizlilik operasyonlarını düzene sokar ve riski önemli ölçüde azaltır – özellikle veri ihlallerinin ve gizlilik olaylarının arttığı ve uygunsuz işlemler için para cezalarının verildiği bir zamanda önemlidir. verilerin işlenmesi.
Fastly Research ve Enterprise Strategy Group’a (ESG) göre, “Kuruluşların %75’i, gerçek saldırılardan çok yanlış pozitiflere, bazen de daha fazla zaman harcıyor. Bu yanlış uyarılar, gerçek saldırılarla aynı miktarda kesintiye neden olur. Takım yorgunluğu ve yanlış pozitifler, yeni ve mevcut uygulama mimarilerinde yeterli güvenliği sağlama becerisini engelliyor.”
İki eski Airbnb güvenlik mühendisi Elizabeth Nammour ve Julie Trias tarafından kurulan Teleskope, veri güvenliği konusuna uzmanlık ve yeni bir bakış açısı getiriyor. Kurucu ortaklar, Teleskope’u başlatmadan önce, sürekli manuel değerlendirmeler ve tamamlanır tamamlanmaz geçersiz hale gelen incelemeler sorunuyla boğuştular. Belirli bir zamana ait elektronik tabloları ve ad hoc betikleri, gerçek zamanlı ve her zaman güncel veri güvenliği ve gizlilik duruşu sağlayan otomasyonla değiştirme ihtiyacının farkına vardılar.
“Daha fazla veri sızıntısına neden olan üretici yapay zekanın artan kullanımıyla, mahremiyet daha da endişe verici hale geliyor. Airbnb’deki çalışmalarımızdan, veri sınıflandırma ürünlerinin olması gerektiği gibi çalışmadığını biliyoruz – çok fazla yanlış pozitif, bağlamsal anlayış eksikliği ve ölçekleme ve entegre edememe, uyarı yorgunluğuna neden olur ve kritik verileri riske atar. Teleskope CEO’su Elizabeth Nammour, “Üretken yapay zekanın yaygın kullanımı nedeniyle gizlilik ve güvenlik endişeleri şimdi her zamankinden daha fazla artıyor” dedi.
“Teleskope, müşterilerin güvenlik ve gizliliği otomatikleştirmelerine yardımcı olurken aynı zamanda riskleri azaltırken onlara değerli zaman kazandırıyor. Teleskope, tespitten iyileştirmeye kadar, veri güvenliği açıklarının önlenmesine ve çözülmesine yardımcı olmak için geliştirici ardışık düzenlerine kolayca entegre edilebilir,” diye ekledi Nammour.
Teleskope’un gelişmiş bağlamsal analizi, bir müşterinin ev adresiyle ilişkilendirildiğinde veya bu adres halka açık bir yer işareti veya iş yeri ile ilişkilendirildiğinde, verilerin – örneğin bir adres gibi – gerçekten kişisel olarak tanımlanabilir bilgi (PII) olarak kabul edilip edilmediğini ayırt etmek için geleneksel veri sınıflandırmasının ötesine geçer. adresidir ve PII etkileri yoktur.
Teleskope, müşteri, çalışan gibi verilerle ilişkili veri öznesini tanımlamak veya doktorlar ve hastalar gibi müşteri türleri arasında ayrım yapmak için hız ve maliyet açısından sürekli ince ayarı yapılan ve optimize edilen büyük dil modelleri kullanır.
Lerer Hippeau’nun yönetici ortağı Graham Brown, “Siber alan, mühendisler ve operatörler olarak uygulamalı deneyime sahip liderlerin yanı sıra daha fazla düşünce çeşitliliğine ihtiyaç duyuyor” dedi.
“Teleskope’un kurucularının güvenlik odaklı yazılım mühendisleri olarak ordu için de dahil olmak üzere kapsamlı deneyimleri, çözdükleri sıkıntılı noktalarda yaşadıkları için yeni bir bakış açısı getiriyor. Ayrıca, geliştirici merkezli yaklaşımları ve sınıfının en iyisi bağlamsal sınıflandırma için yapay zekayı stratejik kullanımı, onları müşteri bilgilerini korumak ve güvenceye almak için sektör lideri bir platform oluşturmaya konumlandırıyor,” diye devam etti Brown.
Şirket, uygulama güvenliği şirketi Data Theorem’in işletme müdürü Doug Dooley, Puppet’in eski CTO’su Abby Kearns, Reddit ve Nancy Wang’ın gizlilik ve güvence başkanı Sathia Narayanan Mahadevan’ın da dahil olduğu, danışman olarak sektör uzmanlarından oluşan bir ekip oluşturdu. , Amazon Web Services’ta veri koruma ve güvenlik mühendislik direktörü.
Wang, “Teleskope’u bir veri güvenliği ve koruma çözümü olarak diğerlerinden ayıran şey, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) her aşamasında koruma politikalarını uygulayarak güvenlik açıklarını üretime girmeden önce tespit etme ve düzeltme konusundaki benzersiz yetenekleridir” dedi. “Teleskope, hassas işletme ve müşteri verilerinin korunması söz konusu olduğunda mühendislerin çok daha büyük bir rol üstlenmesini sağlıyor.”
Eski Uber (kıdemli altyapı yöneticisi) ve şimdi talep üzerine teslim edilen otomobiller için bir hizmet olan Kyte’da mühendislik ve üründen sorumlu Başkan Yardımcısı Nick Cobb, “Teleskope, uyumluluk ve güvenlik süreçlerimizi düzene sokma konusunda bizim için ezber bozan bir şey oldu,” dedi.
“Teleskope’un verileri sınıflandırmada inanılmaz derecede doğru olduğunu gördük ve bu, müşteri PII’sini ve daha önce manuel etiketleme yoluyla gözden kaçan hassas bilgileri ortaya çıkarmamıza yardımcı oldu. Mühendislerimiz, Teleskope’un bulgularını API’ler aracılığıyla mevcut iş akışlarımıza entegre ederek uyumluluk görevlerini otomatikleştirmeyi başardılar, onlara değerli saatler süren operasyonel ek yükten tasarruf ettirdiler ve temel sorumluluklarına odaklanmalarını sağladılar. Karmaşık bir yerinde işletmeye sahip erken aşamadaki bir şirket olarak, sınırlı sermaye ve kaynaklar döneminde bu bizim için paha biçilemez, ”diye devam etti Cobb.
Teleskope dakikalar içinde bulut veri depolarını ve üçüncü taraf sağlayıcıları izleyebilir, gizli olanlar da dahil olmak üzere kapsamlı bir varlık envanteri sağlayabilir ve bunların güvenlik ve uyumluluk risklerini belirleyebilir. Geniş bir dil modeli ve kural motoru tarafından desteklenen gelişmiş sınıflandırma motoru, hassas verileri tanımlayarak ve verilerin kimin hakkında olduğu konusunda eyleme geçirilebilir bağlam sağlayarak her bir benzersiz veri deposuna uyum sağlayabilir. Teleskope AI modeli, doğruluğunu daha da artırmak için her bir benzersiz müşteri uygulamasını öğrenmek üzere eğitilmiştir.
Teleskope, AWS, GCP ve Snowflake gibi popüler bulut platformlarının yanı sıra üçüncü taraf SaaS genelinde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri depolarını destekleyerek kişisel, ödeme, sağlık ve hassas veriler dahil 100’den fazla veri türünü tanımlar.
Teleskope, uyumluluk gereksinimlerini otomatik olarak uygulayabilir veya güvenlik açıklarını doğrudan kaynakta düzeltebilir veya geliştiricilerin açık API’ler aracılığıyla herhangi bir özel güvenlik veya gizlilik protokolünü uygulamasına olanak tanır. Teleskope, öngörülebilir uygun maliyetli fiyatlandırma ile petabaytlarca veriye ölçeklendirme yeteneğine sahiptir.